論文の概要: ArbGraph: Conflict-Aware Evidence Arbitration for Reliable Long-Form Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18362v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 14:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.950652
• Title: ArbGraph: Conflict-Aware Evidence Arbitration for Reliable Long-Form Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: ArbGraph: 信頼性の高い長期検索拡張ジェネレーションのためのコンフリクト・アウェア・エビデンス・アビデンス・アビデンス・アビデンス
• Authors: Qingying Niu, Yuhao Wang, Ruiyang Ren, Bohui Fang, Wayne Xin Zhao,
• Abstract要約: ArbGraphは、長期RAGにおける前世代のエビデンス仲裁のためのフレームワークである。 ArbGraphは取得した文書をアトミックなクレームに分解し、それらをコンフリクト対応エビデンスグラフに整理する。 ArbGraphは、幻覚を低減し、検索ノイズに対する感度を低下させながら、ファクトリコールと情報密度を一貫して改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.25596369834373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented generation (RAG) remains unreliable in long-form settings, where retrieved evidence is noisy or contradictory, making it difficult for RAG pipelines to maintain factual consistency. Existing approaches focus on retrieval expansion or verification during generation, leaving conflict resolution entangled with generation. To address this limitation, we propose ArbGraph, a framework for pre-generation evidence arbitration in long-form RAG that explicitly resolves factual conflicts. ArbGraph decomposes retrieved documents into atomic claims and organizes them into a conflict-aware evidence graph with explicit support and contradiction relations. On top of this graph, we introduce an intensity-driven iterative arbitration mechanism that propagates credibility signals through evidence interactions, enabling the system to suppress unreliable and inconsistent claims before final generation. In this way, ArbGraph separates evidence validation from text generation and provides a coherent evidence foundation for downstream long-form generation. We evaluate ArbGraph on two widely used long-form RAG benchmarks, LongFact and RAGChecker, using multiple large language model backbones. Experimental results show that ArbGraph consistently improves factual recall and information density while reducing hallucinations and sensitivity to retrieval noise. Additional analyses show that these gains are evident under conflicting or ambiguous evidence, highlighting the effectiveness of evidence-level conflict resolution for improving the reliability of long-form RAG. The implementation is publicly available at https://github.com/1212Judy/ArbGraph.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented Generation (RAG) は、検索された証拠が騒々しい、あるいは矛盾しているロングフォーム設定では信頼性が低いままであり、RAGパイプラインが事実整合性を維持するのが困難である。 既存のアプローチでは、生成中の検索拡張や検証に重点を置いており、コンフリクトの解決は生成と絡み合っている。 この制限に対処するため,本稿では,実情の矛盾を明示的に解決する長文RAGにおける前世代証拠仲裁のためのフレームワークであるArbGraphを提案する。 ArbGraphは、取得した文書をアトミックなクレームに分解し、明示的な支持と矛盾関係を持つ矛盾を意識したエビデンスグラフに整理する。 このグラフ上には, 信頼性信号の証拠相互作用を伝播する強度駆動的反復的調停機構を導入し, 最終生成前の信頼できない, 一貫性のないクレームを抑える。 このように、ArbGraphはテキスト生成からエビデンス検証を分離し、下流の長文生成のためのコヒーレントなエビデンス基盤を提供する。 ArbGraphをLongFactとRAGCheckerの2つの長期RAGベンチマークで複数の大規模言語モデルバックボーンを用いて評価した。 実験結果から、ArbGraphは幻覚を低減し、検索ノイズに対する感受性を低下させながら、事実のリコールと情報密度を一貫して改善することが示された。 さらなる分析では、これらの利得は矛盾または曖昧な証拠の下で明らかであり、長期RAGの信頼性を向上させるための証拠レベルの紛争解決の有効性を強調している。 実装はhttps://github.com/1212Judy/ArbGraphで公開されている。

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